Page 78 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

78

( )
= ∑ ∑ ‖ ‖ (1.12)

( )
де – це -та точка даних кластеру центроїда . Автори експериментально

визначили, що = .

Сегменти, що відповідають корозії, класифікують на основі колірного
тону Hue колірної моделі HSV.

Автори [170] запропонували метод, що складається з трьох етапів:
перетворення колірного простору, класифікації кородованої ділянки за

допомогою алгоритму дерева рішень та визначення областей здуття. Метод був
перевірений за допомогою тестових зображень, що показують як нормальні

стани, так і різні ступені іржавіння і типи розподілу іржавіння. У роботі [171]

запропоновано підхід компресованих текстурних патчів в режимі реального

часу для виявлення та локалізації дефектів в напівтонових текстурах. Автори

[172] застосували комбінацію двох підходів до виявлення іржавіння:

стандартного методу виявлення червоного кольору і методу глибинного

навчання, який тренували на 3500 зразках. У праці [173] використовували

камеру смартфону для отримання цифрових зображень тестових зразків

кородованих і некородованих фрагментів залізного листа. Вони досліджували

залежність значень червоної, зеленої і синьої складової кольорового

зображення від відсотка кородованої поверхні на тестових зразках. У статтях

[174] та [175] застосували перетворення Фур’є до колірних складових для

виділення області іржавіння та області фону на синтезованих зображеннях. Далі

використали метод машини опорних векторів для сформованої бази зображень.

Розроблений метод порівняли з методом К-середніх та показали, що точність

розпізнавання є більшою за 87%. У роботі [176] описано методи обробки

зображень для пошуку корозійних пошкоджень. Зокрема до пошуку бульбашок

водню на зображенні алюмінієвої поверхні застосовано переведення в відтінки

сірого, вирівнювання гістограми, морфологічні операції, метод Оцу для

виділення та метод найменших квадратів для визначення радіусу та центру кіл.